Music and metronomes: Source and subjective enjoyability of rhythmic auditory stimuli impact movement performance
Notice bibliographique
Résumé
When heard before movement initiation, rhythmic auditory stimuli (RAS) can improve temporal and spatial movement features. RAS, including music, can elicit emotional responses that may alter motor performance. The current experiment used two RAS (metronome and drum beats) that were heard before a goal-directed reaching movement to one of two targets in left and right hemispace. Participants rated subjective enjoyability of each condition on a 5-point Likert scale. We hypothesized participants would enjoy the drum more than the metronome, leading to improved performance with the drum. Twenty-one young adults performed 24 trials in each condition: simple metronome, complex metronome, simple drum, complex drum and no sound, all with and without vision. Conditions were blocked and counterbalanced and target location was randomized. Movements were captured with an Optotrak 3D Investigator (NDI) and vision was occluded upon movement initiation with Visual Occlusion Spectacles (Translucent Technologies Inc.). Dependent variables were analysed using a 3 sound (no sound, metronome, drum) by 2 vision repeated measures ANOVA. Spearman's correlation coefficient was used to compare Likert ratings and performance between drum and metronome conditions. Metronome and drum conditions elicited shorter reaction times (RT) compared to no sound, however, the metronome elicited more consistent RTs. The drum led to higher peak velocities compared to the metronome but no differences in endpoint accuracy. Participants rated the drum more enjoyable compared to the metronome, which was moderately correlated to improved performance in RT. Therefore, the source and subjective enjoyability of RAS can impact performance in a goal-directed reaching task.Acknowledgments: Funding for this project was provided by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».